[发明专利]一种倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法

说明书

本发明提供一种倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法，本方法中的输入数据是倾斜摄影的照片、空三结果、点云数据和倾斜摄影成果数据，输出是存有所有单体化树模型位置姿态信息的xml文件和每棵树的模型，处理步骤包括树的提取和识别、空间匹配、参数化生成。本发明能够基于用户现有的倾斜摄影数据成果全自动生成对象化的三维树模型，无需任何人工干预，自动处理后输出的XML+OSGB成果效果完全可以跟游戏甚至是CG动画的效果媲美，可以得到真正对象化的数据，使得后续应用成为可能，包括对树进行管理，查询，分析，编辑等等。

技术领域

本发明涉及一种倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法。

背景技术

目前倾斜摄影自动生成的树无法实现自动对象化处理，而倾斜摄影建模的方法大多都是基于航拍照片的，照片中的物体遮挡导致树模型不完整，对于树来说因为有大量的遮挡，照片很难获取树木的完整细节，包括树干树枝等信息都会缺失，导致现有的基于照片重建方法自动生成的倾斜摄影模型都是一个整体的表面模型(俗称的一层皮)，一般都是用带纹理的三角形网格，这样的数据成果只能用来看，无法进行应用，譬如查询、统计、编辑等等。

目前针对建筑模型，可以通过一些软件和工具进行半自动的提取和对象化，但是针对植被特别是树木，还没有自动的处理方式进行对象化，只能通过人工切割，效率低成本高。

倾斜摄影自动生成的树模型效果非常差，一般一棵树就是一个半球形的表皮模型，在几百米高空鸟瞰还行，一旦离近效果就完全无法接受，如果以到地面的人进行视点观察，还会发现很多变形、漏洞、没有纹理等严重影响效果的情况，因此很多实际项目中都宁可把倾斜摄影生成的树模型全部删掉。

发明内容

本发明提供了一种倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法，解决了对于倾斜摄影自动生成的树如何实现完整树模型的问题，其技术方案如下所述：

一种倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法，包括以下步骤：

S1：根据倾斜摄影的照片内容和照片外参数，获取空中三角测量结果、点云数据以及OSGB格式的三维模型数据；

S2：利用点云数据，对于倾斜摄影的照片中的树木进行树对象的提取；

S3：找出树对象对应的照片并生成对应的子图像；

S4：对所有子图像进行树种识别；

S5：完成空间匹配，利用三维模型数据，确定得到每棵树的具体数据；

S6：将步骤S4中的树种模型，摆放到树对象对应的空间位置上。

进一步的，步骤S2中，树对象的提取包括两步：1)对输入的点云数据进行特征提取和特征筛选，然后进行点云分类，从而筛选出跟树相关的点云数据，剔除掉跟树无关的点云数据；2)把三维的点云数据进行二维投影，降维到二维平面空间后再利用栅格化的方式进行图像处理，得到树对象的点云数据。

进一步的，步骤2)中，图像处理包括像素分割、形状分析和实例化。

进一步的，步骤S3中，利用空中三角测量结果对所有照片进行一次过滤，筛选出对体现树特征最多的照片，作为树对象对应的照片，同时根据点云的包围盒和相机的内参数和外参数反算出树对象在该照片上的像素范围，生成树对象的子图像。

进一步的，步骤S4中，每个树种提供不少于30个训练样本，对子图像进行检测，识别出每个子图像中树的类型和图像区域。

进一步的，步骤S5中，空间匹配包括以下步骤：

1)根据子图像中识别的树种的图像空间范围，以及对应照片的内参和外参计算出每棵树的三维空间的范围；

2)利用图像空间范围和倾斜摄影的三维模型数据，得到三维空间中对应的三角网格模型；